El procesamiento del lenguaje natural es una forma para que las computadoras analicen, comprendan y obtengan significado del lenguaje humano de una manera inteligente y útil. Al utilizar NLP, los desarrolladores pueden organizar y estructurar el conocimiento para realizar tareas tales como resumen automático, traducción, reconocimiento de entidades con nombre, extracción de relaciones, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz y segmentación de temas.
El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para analizar texto, lo que permite que las máquinas entiendan cómo hablan los humanos. Esta interacción humano-computadora permite aplicaciones del mundo real como resumen automático de texto, análisis de sentimientos, extracción de temas, reconocimiento de entidades con nombre, etiquetado de partes del discurso, extracción de relaciones, derivación y más. PNL se usa comúnmente para minería de texto, traducción automática y respuesta automática de preguntas.
¿Para qué pueden usar los desarrolladores los algoritmos de PNL?
- ¿Se pueden mezclar variables categóricas y continuas en una red neuronal simple?
- ¿Cuál es la medida cuantitativa sofisticada de la similitud de textos además de usar la similitud de coseno?
- ¿Qué es el aprendizaje profundo en los puntos de vista sociológicos?
- ¿Qué tipo de ciencia de datos o información relacionada con el aprendizaje automático pagaría una empresa?
- ¿Es posible el aprendizaje automático acelerado por GPU utilizando un controlador de gráficos de software libre?
Los algoritmos de PNL generalmente se basan en algoritmos de aprendizaje automático. En lugar de codificar manualmente grandes conjuntos de reglas, la PNL puede confiar en el aprendizaje automático para aprender automáticamente estas reglas mediante el análisis de un conjunto de ejemplos (es decir, un corpus grande, como un libro, hasta una colección de oraciones) y hacer una inferencia estática . En general, cuantos más datos se analicen, más preciso será el modelo.
- Resuma bloques de texto usando Summarizer para extraer las ideas más importantes y centrales mientras ignora la información irrelevante.
- Cree un bot de chat con Parsey McParseface, un modelo de análisis profundo de lenguaje creado por Google que utiliza el etiquetado de punto de habla.
- Genere automáticamente etiquetas de palabras clave a partir del contenido con AutoTag, que aprovecha LDA, una técnica que descubre temas contenidos en un cuerpo de texto.
- Identifique el tipo de entidad extraída , como ser una persona, lugar u organización que utiliza el reconocimiento de entidad con nombre.
- Use el Análisis de sentimientos para identificar el sentimiento de una cadena de texto, de muy negativo a neutral a muy positivo.
- Reduzca las palabras a su raíz o raíz, usando PorterStemmer, o divida el texto en tokens usando Tokenizer.
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